Đại dịch Covid-19 đã đóng vai trò to lớn trong việc tác động và đẩy nhanh quá trình số hóa trong mọi ngành nghề, trong đó không thể không kể đến cả ngành Khoa học Dữ liệu. Cùng với sự phụ thuộc nhiều hơn vào các dịch vụ trực tuyến và thương mại điện tử, “mặt trận” dữ liệu cũng đã thay đổi chóng mặt và khác biệt đáng kể so với thời kỳ trước đại dịch. Hãy cùng Datapot khám phá 4 xu hướng học phân tích dữ liệu mới nhất sẽ bùng nổ mạnh mẽ trong tương lai.
1. Sự lên ngôi của Python – Xu hướng mới trong học phân tích dữ liệu
R là ngôn ngữ lập trình đã có chỗ đứng vững chắc trong ngành Phân tích Dữ liệu. Tuy nhiên, xu hướng học phân tích dữ liệu của thời đại mới là những ngôn ngữ thân thiện với người dùng hơn. Vì vậy, Python được dự đoán sẽ sớm soán ngôi R.
2. Tính cá nhân hóa trở thành từ khóa – Xu hướng điển hình mới của học phân tích dữ liệu
Khi người dùng ngày càng phụ thuộc vào các thiết bị điện tử, bức “chân dung số” của họ càng hiện rõ trên nền tảng trực tuyến dưới dạng dữ liệu. Vì vậy, các doanh nghiệp tập trung vào việc hiểu người dùng và tạo ra giá trị dựa trên nền tảng đó.
3. Xu hướng dữ liệu thời gian thực (Real-time data)
Xu hướng mới nhất của học phân tích dữ liệu của năm 2021 là khả năng testing tự động theo thời gian thực – một bước chuyển mình từ cách phân tích dữ liệu truyền thống. Các công ty hiện đã có thể tương tác với khách hàng sử dụng sản phẩm, dịch vụ một cách nhanh chóng, hiệu quả hơn và đưa ra phản hồi ngay lập tức.
4. Phân tích Đồ thị (Graph Analytics) – Xu hướng học phân tích dữ liệu đang thịnh hành
Các công nghệ đồ thị hiện đang được sử dụng tương đối rộng rãi để giải thích và diễn giải dữ liệu. Đồ thị là một cách hiệu quả để thể hiện những mối quan hệ và các điểm tương đồng giữa đối tượng khách hàng và sản phẩm mà không cần chuyển đổi dữ liệu thành dạng code, từ đó cắt giảm thời gian đáng kể cho quá trình phân tích dữ liệu. Thêm vào đó, đồ thị chỉ ra những điểm bất thường và các xu hướng từ dữ liệu, giúp doanh nghiệp có thể nhìn thấy bức tranh tổng quan về tình hình kinh doanh.